Guia de Estratégias de Escalabilidade de Cluster Elasticsearch para Crescimento

O Elasticsearch tornou-se a espinha dorsal de inúmeras aplicações que exigem capacidades de busca em tempo real, registro e análise. À medida que os volumes de dados crescem e as cargas de consulta aumentam, um cluster Elasticsearch inevitavelmente enfrenta desafios de escalabilidade. Dimensionar efetivamente seu cluster é crucial para manter o desempenho, garantir alta disponibilidade e lidar com o crescimento futuro sem interrupções. Este guia explora estratégias comprovadas tanto para escalabilidade horizontal quanto vertical, juntamente com considerações críticas para hardware e alocação inteligente de shards.

Compreender como dimensionar corretamente — antes que o desempenho se degrade — é a diferença entre um sistema bem-sucedido e em crescimento e um gargalo sem resposta. Abordaremos os métodos principais para expandir a capacidade e as melhores práticas arquitetônicas necessárias para manter seu cluster robusto.

Compreendendo os Fundamentos da Escalabilidade do Elasticsearch

Dimensionar um cluster Elasticsearch envolve principalmente duas estratégias: Escalabilidade Vertical (scale up) e Escalabilidade Horizontal (scale out). A estratégia ideal geralmente envolve um equilíbrio cuidadoso de ambas, ditado pelas características da sua carga de trabalho.

Escalabilidade Vertical (Scale Up)

A escalabilidade vertical envolve aumentar os recursos dos nós existentes. Esta é a abordagem mais simples, mas atinge rapidamente os limites físicos.

Quando usar Escalabilidade Vertical:

Quando a latência é a principal preocupação e você precisa de respostas de consulta mais rápidas do conjunto de dados existente.
Para lidar com cargas de pico altas e de curto prazo, onde adicionar um novo nó pode introduzir sobrecarga de coordenação desnecessária.

Atualizações Principais de Recursos:

RAM (Memória): Esta é frequentemente a atualização mais crucial. O Elasticsearch depende fortemente do tamanho do JVM Heap (que geralmente deve ser definido como 50% da RAM total do sistema, até cerca de 30-32 GB). Mais memória permite caches maiores (fielddata, request cache) e melhor desempenho da coleta de lixo.
CPU: Necessário para agregações complexas, indexação pesada e alta concorrência de consultas.
Armazenamento (I/O de Disco): SSDs ou unidades NVMe mais rápidas melhoram significativamente a taxa de transferência de indexação e a velocidade de busca, especialmente para cargas de trabalho com I/O intenso.

⚠️ Aviso sobre Escalabilidade Vertical: Devido às limitações da JVM, você não pode alocar mais de aproximadamente 32 GB para o heap para ponteiros de objeto comuns comprimidos (oops) otimizados. A escalabilidade vertical excessiva é frequentemente uma solução temporária.

Escalabilidade Horizontal (Scale Out)

A escalabilidade horizontal envolve a adição de mais nós ao cluster. Isso distribui os dados e a carga de consulta por mais máquinas, oferecendo escalabilidade quase linear e alta disponibilidade.

Quando usar Escalabilidade Horizontal:

Quando o volume de dados excede a capacidade dos nós existentes.
Quando você precisa melhorar a taxa de transferência geral de indexação ou a concorrência de consulta.
Como a estratégia principal para crescimento sustentável e de longo prazo.

A escalabilidade horizontal é alcançada adicionando novos nós de dados. Nós coordenadores também podem ser adicionados, mas tipicamente, a expansão de nós de dados impulsiona o crescimento da capacidade.

Melhores Práticas Arquitetônicas para Escalabilidade

A escalabilidade é mais do que apenas adicionar hardware; requer uma estrutura de índice e topologia de nós bem estruturada.

Funções e Especialização de Nós

Implantações modernas do Elasticsearch beneficiam-se muito da atribuição de funções dedicadas aos nós, especialmente em clusters maiores. Isso evita contenção de recursos entre tarefas pesadas (como indexação) e tarefas críticas (como coordenação de buscas).

Função do Nó	Responsabilidade Principal	Consideração de Melhor Prática
Nós Master	Gerenciamento do estado do cluster, estabilidade.	Conjunto dedicado de 3 ou 5 nós. Não deve lidar com dados ou solicitações de ingestão.
Nós de Dados	Armazenamento de dados, indexação, busca.	Dimensionar agressivamente com base no volume de dados e na carga.
Nós de Ingestão	Pré-processamento de documentos antes da indexação (usando pipelines de ingestão).	Descarregar o pré-processamento intensivo em CPU dos nós de dados.
Nós Coordenadores	Lidar com grandes solicitações de busca, coletar resultados dos nós de dados.	Adicionar estes quando as solicitações de busca se tornam complexas ou sobrecarregam frequentemente os nós de dados com sobrecarga de coordenação.

Estratégia de Alocação de Shard

Os shards são a unidade fundamental de distribuição e paralelismo no Elasticsearch. A alocação inadequada de shards é a principal causa de pontos problemáticos de escalabilidade.

1. Otimização da Contagem de Shards Primários

Escolher o número correto de shards primários (index.number_of_shards) é crítico e não pode ser alterado facilmente após a criação do índice (a menos que se use aliases de índice ou reindexação).

Poucos Shards: Limita o paralelismo durante as buscas e impede a escalabilidade horizontal eficaz.
Muitos Shards: Causa sobrecarga nos nós master, aumenta desnecessariamente o footprint de memória e leva à ineficiência do "problema de shard pequeno".

Melhor Prática: Mire em shards primários entre 10 GB e 50 GB de tamanho. Um bom ponto de partida é frequentemente 1 shard primário por núcleo de CPU por nó de dados, embora isso varie amplamente de acordo com a carga de trabalho.

2. Shards de Réplica para Alta Disponibilidade e Throughput de Leitura

Shards de réplica (index.number_of_replicas) fornecem redundância e aumentam a capacidade de leitura.

Definir number_of_replicas: 1 significa que cada shard primário tem uma cópia, garantindo alta disponibilidade (HA).
Aumentar as réplicas (por exemplo, para 2) aumenta significativamente a taxa de transferência de leitura, permitindo que as buscas atinjam várias cópias de shard simultaneamente.

Exemplo de Configuração HA:
Se você tem 10 shards primários e define number_of_replicas: 1, o cluster requer pelo menos 20 cópias totais de shard (10 primários + 10 réplicas) distribuídas entre os nós.

PUT /my_growing_index
{
  "settings": {
    "index.number_of_shards": 20,
    "index.number_of_replicas": 1 
  }
}

Prevenindo Hotspots com Awareness

Ao adicionar novos nós, certifique-se de que os shards sejam distribuídos uniformemente pelo cluster. O Elasticsearch tenta fazer isso automaticamente, mas você deve garantir que os atributos do nó (como rack awareness) estejam configurados, especialmente em implantações multi-zona ou multi-datacenter.

Use a API Cluster Allocation Explainer para diagnosticar por que os shards podem não estar se movendo para novos nós ou por que um nó está sobrecarregado.

Passos Práticos de Escalabilidade: Lidando com o Crescimento

Quando o desempenho do seu cluster se degrada (alta pressão no JVM heap, buscas lentas, indexação lenta), siga estas etapas em ordem:

Etapa 1: Monitorar e Diagnosticar

Antes de fazer alterações, diagnostique o gargalo. Indicadores comuns:

CPU Alta/Pouca Memória Livre: Indica escassez de computação ou memória (potencial necessidade de escalabilidade vertical).
Comprimento Excessivo da Fila de Disco: Indica gargalo de I/O (necessidade de discos mais rápidos ou adição de nós).
Picos de Latência de Busca: Frequentemente devido a cache insuficiente ou poucos shards/réplicas (necessita de mais memória ou escalabilidade horizontal).

Etapa 2: Atender às Necessidades Imediatas de Recursos (Ajustes Verticais)

Se a pressão da memória for alta, aumente o tamanho do JVM heap dentro de limites seguros (máximo 32 GB) e garanta que RAM suficiente esteja disponível para o cache do sistema de arquivos do SO.

Etapa 3: Expandir (Expansão Horizontal)

Se estiver adicionando nós, siga este procedimento:

Provisione novos nós de dados com hardware idêntico ou superior.
Configure-os com as funções master-eligible ou data corretas.
Aponte-os para o cluster existente usando discovery.seed_hosts.
Assim que os novos nós se juntarem, o Elasticsearch começará automaticamente a rebalancear os shards existentes para utilizar a nova capacidade.

Etapa 4: Indices à Prova de Futuro (Reindexação)

Se os índices existentes tiverem contagens de shards subótimas, eles não poderão utilizar totalmente os novos nós. Você precisará reconstruí-los:

Crie um novo template de índice ou use a API Create Index com o número desejado de shards e réplicas.
Use a API Reindex para migrar os dados do índice antigo e mal dimensionado para o novo.
Após a conclusão da migração, troque o tráfego usando um alias.

Exemplo de Comando Reindex:

POST _reindex
{
  "source": {
    "index": "old_index_bad_shards"
  },
  "dest": {
    "index": "new_index_optimized_shards"
  }
}

Resumo e Checklist de Melhores Práticas

Dimensionar o Elasticsearch efetivamente requer planejamento proativo fundamentado na compreensão da distribuição e gerenciamento de recursos. Evite dimensionar verticalmente indefinidamente; concentre-se em distribuir a carga horizontalmente.

Principais Conclusões:

Priorize a Escalabilidade Horizontal: Oferece o melhor caminho para crescimento contínuo e resiliência.
Nós Master Dedicados: Mantenha a estabilidade do gerenciamento do cluster separando as funções master.
Tamanho do Shard é Permanente: Mire em um tamanho de shard primário de 10 GB a 50 GB na criação do índice.
Monitore o JVM Heap: Não exceda ~30 GB de heap por nó.
Use Reindexação: Reconstrua índices cruciais quando a escalabilidade horizontal exigir uma mudança na contagem de shards primários.